TTLV: Ứng dụng AI trong dịch thuật Trung – Việt văn bản pháp quy về nhãn bao bì thực phẩm và ý nghĩa đối với hội nhập

THÔNG TIN VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ

1. Họ và tên học viên: WEI ZE MIN 

2. Giới tính: Nam

3. Ngày sinh: 22/03/1992

4. Nơi sinh: Quảng Tây, Trung Quốc

5. Quyết định công nhận học viên số: 6998/QĐ-XHNV ngày: 18/12/2024 của Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo: Không có 

7. Tên đề tài luận văn: Ứng dụng AI trong dịch thuật Trung – Việt văn bản pháp quy về nhãn bao bì thực phẩm và ý nghĩa đối với hội nhập thương mại Việt Nam – Trung Quốc

8. Chuyên ngành: Việt Nam học ; 

9. Mã số: 8310630

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học:

(Ghi rõ chức danh khoa học, học vị, họ và tên và cơ quan công tác)

 TS. Vũ Minh Hải – Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn

11. Tóm tắt các kết quả của luận văn: 

Luận văn đánh giá khả năng ứng dụng ChatGPT và DeepSeek trong dịch thuật Trung – Việt văn bản pháp quy về nhãn thực phẩm, đồng thời xem xét ý nghĩa của dịch thuật đối với việc tiếp nhận tiêu chuẩn của doanh nghiệp Việt Nam trong thương mại với Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng ba nguồn dữ liệu: khảo sát 212 người sử dụng song ngữ, phân tích bản dịch của hai công cụ đối với GB 7718-2025 và GB 28050-2025, và phỏng vấn hai đại diện nhà máy cùng một chuyên gia. Kết quả khảo sát cho thấy AI chủ yếu được dùng để tạo bản dịch nháp, tra cứu thuật ngữ, gợi ý diễn đạt và hỗ trợ tự học. Người tham gia đánh giá cao khả năng tiết kiệm thời gian nhưng cũng nhận thức nguy cơ sai nghĩa, lệ thuộc và rò rỉ dữ liệu. Phân tích theo sáu phương diện đã xây dựng cho thấy ChatGPT tạo câu tiếng Việt tự nhiên, dễ đọc nhưng có thể lược bỏ chi tiết, đơn giản hóa định nghĩa hoặc làm nhẹ mức độ bắt buộc. DeepSeek có xu hướng giữ nhiều nội dung, số liệu và cấu trúc nguồn hơn, nhưng bản dịch thường mang dấu vết Hán ngữ và vẫn có lỗi thuật ngữ. Vì vậy, chưa công cụ nào đủ tin cậy để dùng trực tiếp cho mục đích tuân thủ nếu không được đối chiếu nguyên bản và hậu biên tập bởi người có chuyên môn. So sánh tiêu chuẩn hai nước cũng chỉ ra khác biệt về thông tin bắt buộc, chất gây dị ứng, thành phần dinh dưỡng và cách trình bày nhãn, đặt ra yêu cầu cập nhật dữ liệu, điều chỉnh bao bì và phối hợp trong doanh nghiệp. Từ đó, luận văn đề xuất quy trình sáu bước theo mô hình “con người thiết kế - AI hỗ trợ - con người kiểm chứng và chịu trách nhiệm”. Tuy nhiên, do ngữ liệu chỉ gồm hai tiêu chuẩn, mẫu khảo sát thuận tiện, số người phỏng vấn ít và chưa có đánh giá độc lập của nhiều chuyên gia, kết quả chỉ có giá trị thăm dò, chưa thể khái quát cho mọi mô hình AI hoặc doanh nghiệp thực phẩm.

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn: 

Nghiên cứu có khả năng ứng dụng trong hoạt động dịch thuật, quy trình quản lý của doanh nghiệp và đào tạo biên dịch Trung – Việt. Bộ sáu tiêu chí cùng quy trình hậu biên tập sáu bước có thể hỗ trợ người dịch kiểm tra độ đầy đủ, thuật ngữ, mức độ quy phạm, số liệu và cách trình bày của bản dịch AI. Doanh nghiệp có thể tham khảo vận dụng quy trình này khi tiếp nhận tiêu chuẩn, chuẩn bị nhãn và kiểm soát hồ sơ xuất khẩu. Trong đào tạo, kết quả nghiên cứu giúp xây dựng bài tập về đánh giá đầu ra AI và hậu biên tập văn bản chuyên ngành. Tuy nhiên, các công cụ đề xuất cần được kiểm nghiệm thêm trước khi áp dụng rộng rãi.

 13. Những hướng nghiên cứu tiếp theo: 

Nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng phạm vi sang các tiêu chuẩn về phụ gia, kiểm dịch, truy xuất nguồn gốc và hồ sơ xuất nhập khẩu trong thương mại Việt Nam – Trung Quốc, đồng thời khảo sát thêm nhiều ngành hàng và doanh nghiệp. Cần xây dựng ngữ liệu song song Trung – Việt, đánh giá bản dịch AI bằng nhiều chuyên gia độc lập và kiểm tra độ ổn định giữa các mô hình, câu lệnh và lần tạo đầu ra. Việc thử nghiệm quy trình hậu biên tập trong thực tế cũng giúp đo lường ảnh hưởng của AI đến chất lượng dịch, thời gian xử lý, chi phí tuân thủ và hiệu quả thông quan.

14. Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn: Không có

INFORMATION ON MASTER’S THESIS

1. Full name : WEI ZE MIN                              2. Sex: Male

3. Date of birth: 22/03/1992                               4. Place of birth: China

5. Admission decision number: No.6889/QĐ-XHNV dated  December 18, 2024, issued by the Rector of the University of Social Sciences and Humanities, Vietnam National University, Hanoi.

6. Changes in academic process: None

7. Official thesis title: Ứng dụng AI trong dịch thuật Trung – Việt văn bản pháp quy về nhãn bao bì thực phẩm và ý nghĩa đối với hội nhập thương mại Việt Nam – Trung Quốc

8. Major: Viet Nam hoc  

9. Code: 8310630

10. Supervisors:  Vu Minh Hai, PhD

11. Summary of the findings of the thesis: 

The thesis evaluates the applicability of ChatGPT and DeepSeek to Chinese–Vietnamese translation of food-labeling regulatory texts and examines the implications of such translation for Vietnamese enterprises’ adoption and implementation of standards in trade with China. The study draws on three sources of data: a survey of 212 bilingual users, an analysis of the translations generated by the two AI tools for GB 7718-2025 and GB 28050-2025, and interviews with two factory representatives and one expert. The survey results indicate that AI is primarily used to produce draft translations, look up terminology, suggest alternative expressions, and support self-directed learning. Participants highly valued AI’s ability to save time, while also recognizing risks associated with mistranslation, over-reliance, and data leakage. The analysis based on the six established evaluation dimensions shows that ChatGPT tends to produce natural and readable Vietnamese, but may omit details, simplify definitions, or weaken the normative force of mandatory requirements. DeepSeek tends to preserve more of the source content, numerical information, and structural features, but its output often retains Chinese-language traces and continues to exhibit terminological errors. Therefore, neither tool is sufficiently reliable for direct use in compliance-related purposes without reference to the original text and post-editing by a qualified professional. A comparison of the standards of the two countries also reveals differences in mandatory information requirements, allergen labeling, nutrition information, and labeling presentation, thereby creating requirements for data updating, packaging adjustments, and interdepartmental coordination within enterprises. On this basis, the thesis proposes a six-step workflow based on the principle of “human-designed – AI-assisted – human-verified and accountable.” However, because the corpus is limited to two standards, the survey employed a convenience sampling method, the number of interviewees was small, and independent evaluation by multiple experts was not conducted, the findings are exploratory in nature and cannot yet be generalized to all AI models or food enterprises.

12. Practical applicability:

The findings of the study have potential applications in translation practice, enterprise management processes, and Chinese–Vietnamese translator training. The six evaluation criteria and six-step post-editing workflow can assist translators in checking the completeness, terminology, normative force, numerical information, and formatting of AI-generated translations. Enterprises may consider applying this workflow when adopting standards, preparing product labels, and reviewing export documentation. In translator training, the findings can support the development of practical exercises focusing on the evaluation of AI-generated output and the post-editing of specialized texts. Nevertheless, the proposed tools and procedures require further validation before they can be applied on a broader scale.

13. Further research directions:

Future research could expand the scope of investigation to standards concerning food additives, quarantine and inspection, traceability, and import–export documentation in Vietnam–China trade, while also examining a wider range of product sectors and enterprises. There is also a need to develop Chinese–Vietnamese parallel corpora, evaluate AI-generated translations through multiple independent expert assessors, and examine the consistency of translation outputs across different AI models, prompts, and generation attempts. Empirical testing of the proposed post-editing workflow in real-world settings would further enable researchers to measure the effects of AI on translation quality, processing time, compliance costs, and customs-clearance efficiency.

14. Thesis-related publications: None